GGBench: Um Benchmark de Raciocínio Geométrico Generativo para Modelos Multimodais Unificados
GGBench: A Geometric Generative Reasoning Benchmark for Unified Multimodal Models
November 14, 2025
Autores: Jingxuan Wei, Caijun Jia, Xi Bai, Xinglong Xu, Siyuan Li, Linzhuang Sun, Bihui Yu, Conghui He, Lijun Wu, Cheng Tan
cs.AI
Resumo
O advento dos Modelos Multimodais Unificados (UMMs) sinaliza uma mudança de paradigma na inteligência artificial, passando de uma perceção passiva para uma geração ativa e cross-modal. Apesar da sua capacidade sem precedentes para sintetizar informação, persiste uma lacuna crítica na avaliação: os *benchmarks* existentes avaliam principalmente a compreensão discriminativa ou a geração de imagem sem restrições separadamente, falhando em medir o processo cognitivo integrado do raciocínio generativo. Para colmatar esta lacuna, propomos que a construção geométrica constitui um campo de testes ideal, uma vez que exige inerentemente uma fusão da compreensão linguística e da geração visual precisa. Apresentamos o GGBench, um *benchmark* concebido especificamente para avaliar o raciocínio generativo geométrico. Ele fornece um quadro abrangente para diagnosticar sistematicamente a capacidade de um modelo não só de compreender e raciocinar, mas de construir ativamente uma solução, estabelecendo assim um padrão mais rigoroso para a próxima geração de sistemas inteligentes. Website do projeto: https://opendatalab-raiser.github.io/GGBench/.
English
The advent of Unified Multimodal Models (UMMs) signals a paradigm shift in artificial intelligence, moving from passive perception to active, cross-modal generation. Despite their unprecedented ability to synthesize information, a critical gap persists in evaluation: existing benchmarks primarily assess discriminative understanding or unconstrained image generation separately, failing to measure the integrated cognitive process of generative reasoning. To bridge this gap, we propose that geometric construction provides an ideal testbed as it inherently demands a fusion of language comprehension and precise visual generation. We introduce GGBench, a benchmark designed specifically to evaluate geometric generative reasoning. It provides a comprehensive framework for systematically diagnosing a model's ability to not only understand and reason but to actively construct a solution, thereby setting a more rigorous standard for the next generation of intelligent systems. Project website: https://opendatalab-raiser.github.io/GGBench/.